10 tipos de variables en investigación y estadística

Los investigadores y estadísticos utilizan variables para describir y medir los elementos, lugares, personas o ideas que estudian. Existen muchos tipos de variables, y hay que elegir la variable correcta para medirla cuando se diseñan los estudios, se seleccionan las pruebas y se interpretan los resultados. Un buen conocimiento de las variables puede conducir a análisis y resultados estadísticos más precisos. En este artículo describimos los tipos de variables y respondemos a algunas preguntas frecuentes.

¿Qué son las variables?

Lea más:

Las variables son cosas que se miden, manipulan y controlan en las estadísticas y la investigación. Todos los estudios analizan una variable, que puede describir una persona, un lugar, una cosa o una idea. El valor de una variable puede cambiar entre grupos o a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si la variable de un experimento es el color de los ojos de una persona, su valor puede cambiar de marrón a azul o verde de una persona a otra.

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Tipos de variables

Los investigadores organizan las variables en una serie de categorías, entre las que se encuentran las más comunes:

Variables independientes

Una variable independiente es una característica singular que las otras variables de su experimento no pueden cambiar. La edad es un ejemplo de variable independiente. El lugar en el que vive una persona, lo que come o la cantidad de ejercicio que hace no van a cambiar su edad. Sin embargo, las variables independientes pueden cambiar otras variables. En los estudios, los investigadores suelen tratar de averiguar si una variable independiente hace que otras variables cambien y de qué manera.

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Variables dependientes

Una variable dependiente depende de otros componentes y puede ser modificada por ellos. La nota de un examen es un ejemplo de variable dependiente porque depende de factores como las horas de sueño y el tiempo de estudio. Las variables independientes pueden influir en las variables dependientes, pero las variables dependientes no pueden influir en las variables independientes. Por ejemplo, el tiempo que has pasado estudiando (dependiente) puede afectar a la nota del examen (independiente), pero la nota del examen no afecta al tiempo que has pasado estudiando.

Cuando se analizan las relaciones entre los objetos de estudio, los investigadores suelen tratar de determinar qué es lo que hace que la variable dependiente cambie y cómo.

Variables que intervienen

Una variable interviniente, a veces llamada variable mediadora, es una variable teórica que el investigador utiliza para explicar una causa o conexión entre otras variables del estudio—normalmente dependientes e independientes. Son asociaciones en lugar de observaciones. Por ejemplo, si la riqueza es la variable independiente, y una larga vida es la variable dependiente, el investigador podría plantear la hipótesis de que el acceso a una atención sanitaria de calidad es la variable mediadora que vincula la riqueza y la vida.

Variables moderadoras

Una variable moderadora cambia la relación entre las variables dependientes e independientes reforzando o debilitando el efecto de la variable interviniente. Por ejemplo, en un estudio en el que se analiza la relación entre la situación económica (variable independiente) y la frecuencia con la que las personas se someten a exámenes médicos (variable dependiente), la edad es una variable moderadora. Esa relación podría ser más débil en los individuos más jóvenes y más fuerte en los de más edad.

Controla las variables

Las variables de control o de mando son características que son constantes y no cambian durante un estudio. No tienen ningún efecto sobre otras variables. Los investigadores pueden mantener intencionadamente una variable de control igual a lo largo de un experimento para evitar el sesgo. Por ejemplo, en un experimento sobre el desarrollo de las plantas, las variables de control podrían incluir las cantidades de fertilizante y agua que recibe cada planta. Estas cantidades son siempre las mismas para que no afecten al crecimiento de las plantas.

Variables extrañas

Las variables extrañas son factores que afectan a la variable dependiente pero que el investigador no tuvo en cuenta originalmente al diseñar el experimento. Estas variables no deseadas pueden cambiar involuntariamente los resultados de un estudio o la forma en que el investigador interpreta esos resultados. Tomemos, por ejemplo, un estudio que evalúe si las clases particulares o los cursos en línea son más eficaces para mejorar las puntuaciones de los estudiantes en los exámenes de español. Las variables externas que podrían influir involuntariamente en el resultado incluyen el apoyo de los padres, el conocimiento previo de una lengua extranjera o el estatus socioeconómico.

Variables cuantitativas

Las variables cuantitativas son cualquier conjunto de datos que impliquen números o cantidades. Algunos ejemplos pueden ser la altura, la distancia o el número de elementos. Los investigadores pueden clasificar las variables cuantitativas en dos tipos:

  • Discreto: Cualquier variable numérica que pueda contar de forma realista, como las monedas de su cartera o el dinero de su cuenta de ahorros.
  • Continua: Variables numéricas que nunca podrías terminar de contar, como el tiempo.

Variables cualitativas

Las variables cualitativas o categóricas son valores o agrupaciones no numéricas. Por ejemplo, el color de los ojos o del pelo. Los investigadores pueden clasificar las variables cualitativas en tres tipos:

  • Binario: Variables con sólo dos categorías, como hombre o mujer, rojo o azul.
  • Nominal: Las variables se pueden organizar en más de dos categorías que no siguen un orden determinado. Por ejemplo, los tipos de vivienda: Casa unifamiliar, condominio, casa pequeña.
  • Ordinal: Las variables se pueden organizar en más de dos categorías que siguen un orden determinado. Por ejemplo, el nivel de satisfacción: Insatisfecho, neutral, satisfecho.

Variables de confusión

Una variable de confusión es una que no se ha tenido en cuenta y que puede ocultar los efectos de otra variable. Las variables de confusión pueden invalidar los resultados de su experimento haciéndolos sesgados o sugiriendo que existe una relación entre las variables cuando no es así. Por ejemplo, si se estudia la relación entre el nivel de ejercicio (variable independiente) y el índice de masa corporal (variable dependiente) pero no se tiene en cuenta el efecto de la edad sobre estos factores, se convierte en una variable de confusión que modifica los resultados.

14. Variables compuestas

Una variable compuesta es la combinación de dos o más variables para formar una variable más compleja. La salud general es un ejemplo de variable compuesta si utilizas otras variables, como el peso, la presión arterial y el dolor crónico, para determinar la salud general en tu experimento.

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Preguntas frecuentes variables

Las preguntas más habituales sobre las variables son:

¿Cuántas variables hay en un experimento?

Todo experimento tiene al menos dos variables—una variable independiente y una variable dependiente. La variable independiente es lo que se está probando, y la variable dependiente es el resultado. Todas las demás variables del experimento se basan en las variables independientes o dependientes o las afectan. La mayoría de los experimentos incluyen también una variable controlada.

¿Cómo se controlan las variables de confusión?

Las formas de controlar las variables de confusión para que no afecten a los resultados de su experimento incluyen:

  • Ajuste: Ajuste los parámetros del estudio para tener en cuenta la variable de confusión y minimizar sus efectos.
  • Coincidencia: Compara grupos de estudio con el mismo grado de variables de confusión.
  • Análisis multivariante: Se utiliza cuando se analizan múltiples variables a la vez.
  • Aleatoriedad: Distribuyen uniformemente las variables de confusión entre los grupos de estudio.
  • Restricción: Eliminar los sujetos o las muestras que tienen factores de confusión.
  • Estratificación: Crear subgrupos de estudio en los que la variable de confusión no varíe o varíe mucho.

¿Qué es el diseño experimental?

El diseño experimental es la forma en que se planea analizar las relaciones entre las variables en el estudio.

¿Cómo diseñar un experimento?

Cuando diseñe un experimento, deberá:

  • Determine la pregunta a la que quiere dar respuesta.
  • Enumere sus variables independientes y dependientes, además de cualquier variable controlada, de confusión o adicional.
  • Escribe una hipótesis que creas que probará tu experimento.
  • Decide cuánto quieres manipular tu variable independiente.
  • Determina el número de muestras o sujetos de tu estudio.
  • Asignar a los sujetos en grupos de tratamiento.

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